人間参加型制御2026/9/16arXiv:2609.18853

自由エネルギー最小化による人間フィードバックからのインタラクション制御

Towards Interaction Regulation from Human Feedback via Free Energy Minimization

計算神経科学の自由エネルギー原理に着想を得て、人間の選好をオンラインでエージェント方策に統合する制御理論的枠組みを提案し、VR経由でジェスチャー指示を行う人間参加型ローバー実験で有効性を検証した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 人間と自律エージェントの相互作用を調整するメカニズムの設計課題に対し、computational neuroscienceのfree energy principleに着想を得た制御理論的フレームワークを提案。 - 人間の選好をオンラインでエージェントのポリシーに統合する。 - オープンな制御アーキテクチャとして実装し、roverのナビゲーションを例にhuman-in-the-loop実験で検証。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 先行研究との具体的な比較は要旨からは不明。 - free energy principleを制御理論に応用し、人間の選好をオンライン統合する点が新しい。 - 協力的・競合的な相互作用を調整する点が特徴。

3. 技術・手法の肝は？

- free energy principleに基づく制御理論的フレームワーク。 - 人間の選好をオンラインでエージェントポリシーに統合。 - オープンな制御アーキテクチャを構築。 - 人間はVRヘッドセットを装着し、roverと同じ感覚情報を共有。 - ジェスチャーで選好を伝達。

4. どうやって有効だと検証した？

- human-in-the-loop実験テストベッドを使用。 - roverがオンボードセンシングでナビゲーション。 - 人間は遠隔地からVRヘッドセットで同じ感覚情報を共有。 - ジェスチャーによる選好が協力的・競合的な相互作用を導入。 - 実験の結果、相互作用が調整されることを確認。

5. 議論はある？

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は？

- free energy principleに関する論文（例：Fristonの研究）。 - human-in-the-loop強化学習に関する研究。 - 人間の選好を用いたロボット制御に関する研究。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Maria Paula Diaz Monfort, Cinzia Tomaselli, Michael Richardson, Giovanni Russo

分類: eess.SY, cs.RO

原文アブストラクト

A central challenge across control and learning is the design of mechanisms regulating the interactions between humans and autonomous agents. Inspired by the free energy principle from computational neuroscience, we introduce a control-theoretical framework to integrate human preferences online into an agent policy. We turn the framework into an open control architecture and validate our approach using a human-in-the-loop experimental testbed involving a rover navigating via onboard sensing. The human, remotely located and equipped with virtual reality headsets, shares the same sensory information as the rover. Human preferences are provided to the rover via gestures which introduce both cooperative and competitive interactions between the agent goal and the preferences. The experiments show that interactions are regulated, validating the proposed approach.

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